DMBOK2の11知識領域を試験頻度順に学ぶ
データマネジメント試験（仮称）の重要度ランキングと4週間学習プラン

DMBOK2の11知識領域とは

DMBOK2（Data Management Body of Knowledge, 第2版）は、データマネジメントの国際的な知識体系です。 DAMA International（データ管理者協会）が策定し、組織がデータを価値ある資産として管理するための フレームワークを提供しています。

DMBOK2は11の知識領域（Knowledge Areas）で構成されています。 それぞれの領域は独立したテーマを扱いながら、相互に関連し合っています。 11領域を一覧すると以下のとおりです。

※番号は学習上の整理順序であり、DMBOK2公式の優先順位ではありません。

DMBOK2では、データガバナンス（領域1）がすべての領域を統括する中核機能として位置づけられています。 残る10領域はデータガバナンスの方針に従って実務的な管理活動を行うという構造です。 詳しくはDMBOK概要単元で学べます。

試験頻出度ランキング（最高・高・中の3レベル）

データマネジメント試験（仮称）はIPA公式のシラバスが未公開（2026年夏公開見込み）のため、 現時点での頻出度予測はDMBOK2の位置づけ・IPA公式発表・類似試験の出題傾向をもとにした推定です。 シラバス公開後に情報を更新しますが、以下の優先度で学習を進めることを推奨します。

最高頻出：合否を左右する中核3領域

高頻出：確実に押さえたい5領域

中頻出：基本概念を押さえておく3領域

領域間の関係性マップ（横断構造）

11領域はそれぞれ独立していますが、相互に深く関連しています。 学習順序を効率化するために、領域間の依存関係を理解しておくことが重要です。

データガバナンスを起点とした放射構造

DMBOK2の最大の特徴は、データガバナンスが「すべての領域を統括する」位置づけにある点です。 データガバナンスで定めたポリシー・ルール・責任体制が、残る10領域の実務活動の根拠になります。

• データガバナンス → データ品質管理：ガバナンスで品質基準とKQI（主要品質指標）を定め、品質管理で実測・改善を実施する
• データガバナンス → メタデータ管理：ガバナンスでデータ定義・命名規則を制定し、メタデータ管理で一元的に整備・公開する
• データガバナンス → データセキュリティ：ガバナンスでアクセス権限ポリシーを定め、セキュリティで技術的実装（暗号化・ログ管理等）を行う
• データガバナンス → マスターデータ管理：ガバナンスでマスターデータのオーナーシップを定め、MDMで物理的な一元管理を実装する

技術基盤としての連携構造

データアーキテクチャ・データモデリング・データストレージ・データ統合の4領域は、 データを保管・流通させる技術基盤を構成します。

• データアーキテクチャがデータ全体の設計図を描き、
• データモデリングが個々のデータ構造を定義し、
• データストレージでデータを物理的に格納・運用し、
• データ統合でシステム間のデータを連携させる、

という階層関係があります。

価値創出としての分析基盤

データウェアハウジング&BI・マスターデータ管理の2領域は、 蓄積したデータを分析・意思決定に活用する「価値創出」フェーズを担います。 詳しい学習ロードマップについては、データライフサイクル管理単元と合わせてご覧ください。

4週間学習プラン（週別スケジュール）

以下のスケジュールは、ITパスポートをすでに取得している方を対象に、 1日1〜2時間（週5〜7日）の学習を前提としています。 目標は「11領域の基本概念を一通り理解すること」です。 本格的な問題演習はシラバス公開後に別途実施してください。

Week 1：土台固め（ガバナンス中心）

Week 2：技術基盤を理解する

Week 3：セキュリティ・統合・分析基盤を学ぶ

Week 4：残り領域の補完と総復習

各領域の学習単元リンク集（PassDojo）

PassDojoでは、DMBOK2の11知識領域に対応した入門学習単元を提供しています。 各単元は「導入テキスト＋確認問題2問」の構成で、10〜20分で学べます。 頻出度順に並べたリンク集を以下に掲載します。

最高頻出領域

• データガバナンス単元 — データオーナー・ポリシー・品質基準。全領域の土台
• データ品質管理単元 — 品質の6次元・DQ問題の特定と改善サイクル
• メタデータ管理単元 — ビジネス/技術/運用メタデータ・データカタログ・データリネージ

高頻出領域

• データアーキテクチャ単元 — エンタープライズデータモデル・データフロー設計
• データモデリング単元 — ER図・正規化・概念/論理/物理モデルの3層構造
• データセキュリティ単元 — アクセス制御・暗号化・個人情報保護法・GDPR
• マスターデータ管理単元 — MDM・ゴールデンレコード・マスターデータのスコープ
• データウェアハウス・BI単元 — DWH・データマート・BIツール活用・OLAPの基本

中頻出領域

• データストレージ単元 — RDBMS・NoSQL・データレイク・バックアップ
• データ統合単元 — ETL/ELT・APIデータ連携・データ相互運用性
• ドキュメント・コンテンツ管理単元 — 非構造化データ管理・ECM・コンテンツライフサイクル

補完学習

データライフサイクルの考え方は、DMBOK2の独立した知識領域ではなく、各領域を横断する概念として扱われています。本セクションでは横断的視点を補強する目的で扱います。

• データライフサイクル単元 — データの収集から廃棄まで全工程の横断理解
• DMBOK概要単元 — 11領域の全体像・DAMA国際標準の背景

学習効率を上げるコツ

横断学習：領域間のつながりを意識する

11領域を「バラバラのテーマ」として記憶しようとすると非常に非効率です。 「データガバナンスのポリシーが、データ品質管理の基準になっている」 「メタデータ管理のデータカタログが、データアーキテクチャの設計図を補完する」 といった領域間のつながりを意識しながら学ぶと、記憶の定着率が上がります。

学習中に「この概念は別のどの領域とどうつながるか？」を常に問う習慣を持ちましょう。 Week 1でデータガバナンスを先に学ぶのは、このつながりの「起点」を作るためです。

確認問題の活用：インプットとアウトプットをセットで行う

PassDojoの各単元には確認問題が2問用意されています。 テキストを読んだ直後に問題を解くことで、理解度を即時に確認できます。 「読んだだけでわかったつもり」になる状態を防ぐために、 確認問題でアウトプットするサイクルを単元ごとに必ず実施してください。

特に間違えた問題はテキストに戻って再確認します。 「なぜ間違えたか」の分析が学習品質を決定します。

過去問演習：ITパスポートを横断知識の確認に使う

データマネジメント試験（仮称）の模擬試験はシラバス公開後に順次整備される予定ですが、 現時点ではITパスポートの模擬試験がデータ関連知識の横断確認に有効です。 ITパスポートのストラテジ系問題には、データマネジメント・データガバナンス・ メタデータ・マスターデータなど、DMBOK2と重なるテーマが多数含まれています。

ITパスポート模擬試験を活用して、 学んだ概念が実際の試験問題でどのように問われるかを確認しましょう。 問題の言い回しに慣れることで、本番試験での読解スピードも上がります。

ペース管理：4週間は「インプット完成」のゴール

4週間プランを終えた後は「合格できるレベル」ではなく「11領域の基本概念を理解した状態」です。 シラバス公開後に出題範囲・配点比率が明らかになってから、 重点領域の深掘り→問題演習→弱点補強というサイクルを回すことで合格レベルに到達します。

試験スケジュールと対策ロードマップの詳細は対策ロードマップ記事をご覧ください。